Một giải pháp hỗ trợ phân tích, đánh giá câu hỏi trắc nghiệm khách quan trên hệ thống Moodle theo mô hình IRT

Bài viết nhằm phân tích các bài thi trắc nghiệm khách quan sử dụng 02 dạng câu hỏi trắc nghiệm phổ biến là câu hỏi trắc nghiệm đa lựa chọn (multiple-choice question) có một phương án đúng và câu hỏi yêu cầu câu trả lời ngắn (short-answer question).
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một giải pháp hỗ trợ phân tích, đánh giá câu hỏi trắc nghiệm khách quan trên hệ thống Moodle theo mô hình IRT VJE Tạp chí Giáo dục (2022), 22(16), 17-23 ISSN: 2354-0753 MỘT GIẢI PHÁP HỖ TRỢ PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM KHÁCH QUAN TRÊN HỆ THỐNG MOODLE THEO MÔ HÌNH IRT Lê Thị Bích Hằng+, Nguyễn Đình Hưng, Trường Đại học Nha Trang Phạm Thị Kim Ngoan, + Tác giả liên hệ ● Email:hangltb@ntu.edu.vn Bùi Thị Hồng Minh Article history ABSTRACT Received: 05/6/2022 Multiple-choice questions (MCQ) testing is a form of measurement and Accepted: 16/7/2022 assessment that has been increasingly applied in schools. This form of Published: 20/8/2022 assessment is being strongly supported on E-learning platforms, especially learning management systems. However, in Vietnam today, the quality Keywords assessment of MCQ items and tests in general, and online MCQ tests in Item Response Theory, IRT, particular, has not been given due attention. This paper introduces a solution Item Characteristic Curve, to evaluate objective multiple-choice questions on Moodle systems using Moodle, MCQ Testing Item Response Theory. The solution is demonstrated through a Web application that the authors offer. Based on the analysis results, problematic questions requiring correction would be detected. This process can be iteratively conducted to improve the quality of the test items bank, thereby effectively improving the quality of the future MCQ tests.1. Mở đầu Trắc nghiệm khách quan (TNKQ) là một trong những hình thức đo lường và đánh giá trong giáo dục (NguyễnThị Ngọc Xuân, 2014). Các ưu điểm nổi bật của TNKQ bao gồm khả năng bao quát nội dung môn học cao và quátrình chấm thi khách quan, thuận tiện, nhanh chóng nhờ tự động hóa. Vì vậy, phương pháp đánh giá này đã và đangđược áp dụng trong nhiều trường học trên thế giới để đo lường năng lực của người học, nhất là ở các kì thi có sốlượng người dự thi quy mô lớn. Mặc dù TNKQ có nhiều ưu điểm, nhưng nếu ngân hàng câu hỏi không được biênsoạn tốt và không được phân tích đánh giá, có khả năng một số câu hỏi kém chất lượng tiếp tục được sử dụng trongcác bài thi sau, dẫn đến việc đánh giá sai lệch về năng lực của người học và có khả năng làm ảnh hưởng đến thànhtích học tập của họ. Do đó, để đề thi có độ tin cậy và đo lường được năng lực của thí sinh, cần thiết phải có công cụđánh giá câu hỏi, làm cơ sở nâng cao chất lượng các câu hỏi và đề thi. Với sự phát triển của công nghệ máy tính, líthuyết ứng đáp câu hỏi (Item Response Theory - IRT) được ứng rộng ngày càng phổ biến và được xem là một trongnhững phương pháp hiệu quả trong việc phân tích câu hỏi và đề thi TNKQ cũng như đánh giá năng lực, kết quả họctập của thí sinh. Hiện nay, trong kỉ nguyên Cách mạng công nghiệp 4.0, hầu hết các trường đại học đều triển khai mô hình họctập kết hợp (Blended learning) - là mô hình kết hợp giữa cách thức học truyền thống trên lớp và học trực tuyến - vớisự hỗ trợ của một hệ thống quản lí học tập (Learning Management System - LMS); trong đó, Moodle là một trongnhững LMS được sử dụng phổ biến trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Hệ thống Moodle cung cấp nhiềuchức năng hỗ trợ giảng viên biên soạn câu hỏi và đề thi TNKQ trực tuyến; tuy nhiên, phương pháp phân tích câu hỏivà bài thi của Moodle chưa áp dụng IRT. Hơn nữa, mặc dù lí thuyết IRT có nhiều ưu điểm trong phân tích đánh giáđề thi, nhưng nó chưa được giảng viên ở các trường học trong nước biết đến rộng rãi. Ngoài ra, phần lớn giảng viênchưa chú trọng vào việc phân tích đánh giá câu hỏi trong đề thi TNKQ trực tuyến để hiệu chỉnh và hoàn thiện ngânhàng câu hỏi trên hệ thống LMS. Vì vậy, chúng tôi đã phát triển một ứng dụng Web làm công cụ hỗ trợ phân tíchđánh giá câu hỏi trong bài thi TNKQ trực tuyến sử dụng mô hình IRT. Bước đầu chúng tôi phân tích các bài thiTNKQ sử dụng 02 dạng câu hỏi trắc nghiệm phổ biến là câu hỏi trắc nghiệm đa lựa chọn (multiple-choice question)có một phương án đúng và câu hỏi yêu cầu câu trả lời ngắn (short-answer question). Dựa trên kết quả phân tích,giảng viên có thể xác định những câu hỏi đạt yêu cầu nên giữ lại để sử dụng trong các đề thi sau và những câu hỏichưa đạt yêu cầu cần được xem xét để hiệu chỉnh hoặc loại bỏ. Việc thực hiện quy trình này nhiều lần sẽ giúp loại 17 VJE Tạp chí Giáo dục (2022), 22(16), 17-23 ...